Auf einen Blick
- Aufgaben: Leite innovative Data Science-Projekte und entwickle komplexe Algorithmen.
- Unternehmen: Weltweit führender Hersteller von Lager- und Logistiksystemen mit über 80 Standorten.
- Vorteile: Attraktives Gehalt, flexible Arbeitszeiten, 30 Urlaubstage und individuelle Karriereförderung.
- Weitere Informationen: Dynamisches Team mit tollen Mitarbeiterevents und umfassendem Gesundheitsmanagement.
- Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft der Intralogistik mit modernster Technologie und KI.
- Qualifikationen: Mindestens 5 Jahre Erfahrung in Data Science und sehr gute Kenntnisse in Python.
Über diesen Job
LUNISA schafft Verbindungen und bringt zusammen, was zusammengehört. Wir kennen nicht nur den bundesweiten Arbeitsmarkt, sondern auch seine Besonderheiten und finden somit auch für Dich den passenden Traumjob!
Über uns
Unser Kunde ist weltweit führender Hersteller von Lager- und Logistiksystemen und global mit über 80 Standorten vertreten. Mit seinen innovativen Technologien und Softwarelösungen ermöglicht dieses Familienunternehmen die Optimierung und Digitalisierung sämtlicher Prozesse im Bereich der Intralogistik, wie bspw. Lager, Fördertechnik oder Regalsysteme.
Senior Data Scientist (m/w/d)
ID: 2026/1442
Aufgaben
- Du übernimmst die Verantwortung für innovative Data Science-Projekte und sorgst neben der Konzeption auch für die Evaluierung der Projekte hinsichtlich der Geschäftsziele
- Du entwickelst eigenständig komplexe Algorithmen und KI/ML-Modelle
- Du informierst dich aktiv über den neuesten Stand der Forschung
- Du schlägst Best Practices Steigerung der Effizienz von datenwissenschaftlichen Projekten vor
- Du bist Ansprechpartner für interne Kollegen und teilst Dein Know-how, um gemeinsam erfolgreich zu sein
Profil
- Abgeschlossenes Studium in Informatik, Mathematik, Statistik, oder Ähnliches
- Mind. 5 Jahre Erfahrung in Data Science mit Fokus auf LLMs
- Sehr gutes Knowhow in NLP, LLMs und Agentic AI
- Sehr gute Kenntnisse in Python und verwandten Bibliotheken (z.B. Pandas, NumPy, SciPy) sowie in SQL
- Praxis mit Frameworks wie Hugging Face, LangChain, scikit-learn sowie Grundlagen in MLOps, Deployment (Docker, Kubernetes, CI/CD) von Vorteil
- Kenntnisse in Cloud-Plattformen (Azure) und Software-Engineering
- Analytisches Denken und „Thinking outside the box" & eine „Can Do"-Mentalität
- Sehr gute Deutsch- und Englischkenntnisse (mindestens C1)
Wir bieten
Job Details:
- Monatliches Bruttoeinstiegsgehalt ab ca. 6.600 € auf Vollzeitbasis mit 40 Wochenstunden (abhängig von Qualifikation und Berufserfahrung)
- Gleitzeit mit Zeiterfassung
- Geringe Reisebereitschaft erforderlich, ca. 1-2x jährlich für Teammeeting
- 30 Urlaubstage
- 13,27 Gehälter (Urlaubs- und Weihnachtsgeld)
Benefits:
- Kurze Informationswege
- Mitarbeiterkantine und kostenfreie Getränke (Kaffee, Tee, Wasser) sowie Essenszuschuss
- Individuelle Karriereförderung
- Umfassendes Gesundheitsmanagement
- Mitarbeiterevents
- Paten Programm
- Business Bike Leasing
- Betriebliche Altersvorsorge
Kontakt
Deine Ansprechpartnerinnen:
- Jessica Büttner & Janine Sieß
- LUNISA trust & match GmbH
- Am Alten Bahnhof 8
- 97332 Volkach
- 09381/846328-0
- www.lunisa.de
Senior Data Scientist (m/w/d) Arbeitgeber: Remotely
CarVia ist ein herausragender Arbeitgeber, der dir die Möglichkeit bietet, in einem dynamischen und innovativen Umfeld zu arbeiten. Mit flexiblen Arbeitszeiten, Homeoffice-Optionen und einem attraktiven Provisionsmodell fördern wir nicht nur deine berufliche Entwicklung durch vielfältige Weiterbildungsangebote, sondern bieten auch die hochwertigste Fahrzeugflotte Deutschlands. Werde Teil eines ehrgeizigen Teams, das gemeinsam an der Spitze der digitalen Mobilitätslösungen arbeitet und erlebe ein modernes Arbeitsumfeld, das auf schnelles Wachstum und Effizienz ausgerichtet ist.
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass du so Senior Data Scientist (m/w/d) erhalten könntest
✨Wende dich an die richtigen Communities
Schau dir Online-Communities und Foren an, die sich um Data Science drehen, wie Kaggle oder GitHub. Engagiere dich dort aktiv, teile deine Projekte und lerne von anderen – das wird dir helfen, nicht nur einen Fuß in die Tür zu bekommen, sondern auch wertvolle Kontakte zu knüpfen.
✨Präsentiere deine Daten-Projekte
Baue ein Portfolio auf, das deine besten Projekte zeigt. Nutze Plattformen wie GitHub oder eine persönliche Webseite, um deine Arbeiten zu veröffentlichen. Arbeitgeber im Data Science-Bereich schauen oft direkt auf praktische Erfahrungen, also zeig, was du drauf hast!
✨Nimm an Meetups und Hackathons teil
Besuche lokale Data Science-Meetups oder nehme an Hackathons teil. Diese Veranstaltungen sind nicht nur super, um dein Wissen zu erweitern, sondern auch Gold wert für Networking. Du lernst Fachkollegen kennen und kannst auf Lockere Art und Weise Eventualjobs ergattern.
✨Direkte Bewerbungen über unsere Seite
Vergiss nicht, direkt auf unserer Website nach Stellenangeboten bei Remotely zu schauen. Hier kannst du dich auf offene Datenwissenschaftsstellen bewerben und zeigst damit direktes Interesse, das viele Arbeitgeber schätzen!
Wir glauben, dass du diese Fähigkeiten brauchst, um Senior Data Scientist (m/w/d) mit Bravour zu bestehen
Einige Tipps für deine Bewerbung 🫡
Lass deine Daten sprechen!:In einem Bereich wie Data Science ist es entscheidend, dass du deine praktischen Fähigkeiten präsentierst. Wenn du an Projekten gearbeitet hast, die deine Analysefähigkeiten oder dein Wissen über Machine Learning demonstrieren, teile sie in deinem Lebenslauf oder füge einen Link zu deinem GitHub-Portfolio bei. Die Daten, die du analysiert hast, und die Tools, die du verwendest, sollten klar hervorgehoben werden.
Ergebnisse quantifizieren!:Unterstütze deine Erfahrung mit quantifizierbaren Ergebnissen. Zeige, wie du durch deine Analysen oder Modelle zur Entscheidungsfindung beigetragen hast oder wie deine Berechnungen den Rohdaten neue Erkenntnisse entlockt haben. Arbeitgeber in der Data Science sind oft an konkreten Verbesserungen und Effizienzsteigerungen interessiert!
Erläutere deine Lernbereitschaft!:Da es sich um eine Vollzeitstelle handelt, zeige in deinem Anschreiben, dass du bereit bist, zu lernen und dich weiterzuentwickeln. Sprich über deine Neugier für neue Technologien oder Methoden im Data Science Bereich. Vielleicht hast du auch Kurse besucht oder Zertifikate erworben, die deine Begeisterung zeigen!
Die richtige technische Sprache!:Achte darauf, dass deine Bewerbung alle relevanten technischen Begriffe enthält, die in der Data Science gebräuchlich sind. Nenne spezifische Programmier- und Analysetools wie Python, R oder SQL, die du beherrschst. Dies macht es für die Rekrutierer einfacher, schnell zu erkennen, dass du für die Rolle als Senior Data Scientist (m/w/d) bei Remotely gut geeignet bist.
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei Remotely vorbereitet
✨Bereite deine technischen Skills vor
In einem Vorstellungsgespräch für eine Data-Science-Position wird oft dein Wissen über Tools wie Python, R oder SQL getestet. Mach dich mit gängigen Algorithmen und deren Einsatzmöglichkeiten vertraut, denn technische Fragen können schnell kommen. Lass uns sicherstellen, dass du in diesen Bereichen glänzt!
✨Verschaffe dir einen Überblick über Projekte
Da es sich um eine Vollzeitstelle handelt, ist es wichtig, dass du konkrete Erfahrungen und Projekte vorweisen kannst. Wenn du bereits an Data-Science-Projekten gearbeitet hast, sei bereit, diese in der Tiefe zu erläutern und zu diskutieren, wie du die Probleme gelöst hast. Dein Portfolio kann hier einen echten Unterschied machen!
✨Vorbereitung auf case studies
In Data-Science-Interviews sind case studies und praktische Probleme häufig Teil des Gesprächs. Übe, wie du strukturiert und logisch an solche Aufgaben herangehst. Arbeitgeber möchten sehen, wie du Daten analysierst und Lösungen entwickelst – bring also deine analytischen Fähigkeiten mit!
✨Zeige deine Leidenschaft für Daten
Mehr denn je geht es bei einer Vollzeitstelle darum, dass du nicht nur die Skills hast, sondern auch wirklich für das Feld brennst. Teile Anekdoten oder Erfahrungen, die zeigen, wie du zur Datenwissenschaft gekommen bist und was dich fasziniert. Diese Begeisterung kann für Remotely entscheidend sein!
